Отворената общност има своя Opus момент: Може ли GLM-5 да поеме щафетата на Agentic Coding?

Ако попитате разработчик, кой е най-разочароващият момент в AI програмирането?

Най-вероятно ще ви отговори, че това е механичното „Съжалявам, разбрах погрешно“ пред грешка, последвано от повторение на същия грешен код.

През изминалата година напредъкът на големите езикови модели (LLM) за програмиране се прояви повече в „генериращата способност“: генериране на уеб страници, компоненти, малки игри с едно изречение – създаване на уеб страница в пикселен стил, страхотна SVG икона или работеща игра на змия за 15 секунди. Тези демонстрации са достатъчно впечатляващи, но и достатъчно „леки“, те са малко като усъвършенствани играчки, произведени в ерата на Vibe Coding (програмиране, базирано на атмосфера). Но когато става въпрос за архитектури с висока степен на едновременност, адаптация на драйвери на ниско ниво или сложни системни реконфигурации, те се превръщат в „цветя в оранжерия“.

Затова напоследък в Силициевата долина вятърът се промени.

Независимо дали става въпрос за Claude Opus 4.6 или GPT-5.3, тези топ LLM започват да наблягат на Agentic Coding: не се стремят към „моментални резултати“, а завършват системни задачи чрез планиране, разбиване, многократно изпълнение.

Тази промяна на парадигмата от „фронтенд естетика“ към „системен инженеринг“ някога се смяташе за монополна зона на затворените гиганти. Едва след като тествах GLM-5, осъзнах, че „ерата на архитектите“ в общността с отворен код е започнала по-рано.

01

От „фронтенд“ към „системен инженеринг“

Преди, когато се говореше за AI Coding, най-често се сещахме за познат наратив – генериране на уеб страница с едно изречение, създаване на малка игра за минута, изграждане на страхотен динамичен ефект за десет секунди. Те наблягат на „визуалното удоволствие“: бутоните се движат, страницата е красива, ефектите са богати.

Но тези, които наистина са на строителната площадка, знаят, че генерирането на демонстрация не означава, че може да поддържа система.

Трудността на сложните задачи не е в „писането на код“, а в това как да се разделят модулите, как да се управляват състоянията, как да се гарантира безопасността при изключения, как да се оптимизира производителността и дали структурата може да остане стабилна, когато системата започне да става сложна.

Това е и причината, поради която избрахме сложни задачи като обект на реални тестове.

Позиционирането на GLM-5 е различно от много конкурентни продукти.

Ако повечето модели са по-скоро като „отличен фронтенд“ – добри в бързото генериране на интерактивни интерфейси и визуални ефекти, тогава GLM-5 е по-склонен към „ролята на системен инженеринг“. Той набляга на сътрудничеството между множество модули, задачи с дълга верига и структурната стабилност, която може да работи в производствена среда.

За да проверим това, разработихме два напълно различни реални тестови случая.

Първият тест е привидно лесна, но всъщност силно систематизирана задача – базирана на браузър и камера, да се реализира интерактивна игра с тема „AI визуално управление на фойерверки от разстояние“ за пролетния фестивал.

Във видеото с реалния тест можете да видите, че потребителят стои пред камерата и контролира посоката и ритъма на изстрелване на фойерверките чрез жестове; фойерверките цъфтят във въздуха, придружени от ефекти на частици и динамична светлинна обратна връзка, а цялостното взаимодействие е плавно и естествено.

Но това не е прост фронтенд динамичен ефект проект. Той включва поне следните няколко основни модула: разпознаване на жестове и обработка на визуален вход; картографиране на координатите на жестовете към логиката на изстрелване; система за частици на фойерверки и ефекти на цъфтеж; рендиране в реално време и контрол на честотата на кадрите; съвместимост на браузъра и обработка на изключения от разрешения на камерата; управление на състоянието на взаимодействие и механизъм за обратна връзка с потребителя

Може да се каже, че е малка интерактивна система с пълна структура и плавно изживяване. От процеса на реалния тест се вижда, че GLM-5 не е влязъл директно в кодирането, а първо е планирал цялостната архитектура: как да се разделят модулите за визуален вход, контролния логически слой, слоя за рендиране и слоя за ефекти; как да се предава потокът от данни; кои части могат да станат пречки пред производителността.

Впоследствие той постепенно реализира логиката, започвайки с обработката на данни за разпознаване на жестове, изчисляването на траекторията на изстрелване и след това фината настройка на параметрите на ефекта на експлозия на частици.

Когато рендирането се забави, той активно предложи да се намали броят на частиците и да се оптимизира структурата на цикъла; когато разпознаването на жестове е погрешно, той коригира праговете и стратегиите за филтриране.

Ефектът, представен във видеото, е „взаимодействие, което изглежда много естествено“. Но зад него се отразява пълната инженерна верига: планиране → писане → отстраняване на грешки → оптимизация на производителността → корекция на взаимодействието.

Генерираният код може да бъде стартиран директно, взаимодействието е стабилно, честотата на кадрите е плавна и изключенията могат да бъдат обработени. По-важното е, че неговият начин на работа представя ясно системно мислене: границите на модулите са ясни, логическото разслояване е разумно, вместо да се натрупват всички функции в един файл.

Вторият тестов случай е способността на структурната система. Тази сцена може да се каже, че е ежедневие в работата на медиите – импортиране на стенограма на интервю, обобщаване на съдържанието и извеждане на ъгли и идеи за теми.

В реалния тест можете да видите, че процесът на работа е много директен: поставих стенограма на интервю от преди известно време, моделът започна да анализира и след това изведе обобщение на съдържанието и ъгли за теми. От резултатите може да се види, че ъглите на темите, които генерира, все още са много оперативни.

В сравнение със системите за визуално взаимодействие, сортирането на записи изглежда просто, но всъщност тества „способността за структурна абстракция“ на модела. Истински запис на интервю често е силно неструктуриран: скокове на гледни точки, повторение на информация, преплитане на основни и второстепенни линии. Така че в този случай способността, показана от GLM-5, е на системно ниво.

Първо, способността за идентифициране на теми и извличане на основни линии. Моделът не генерира резюме в реда на оригиналния текст, а първо преценява кои са основните проблеми и след това реорганизира съдържанието около тези проблеми. Това означава, че той е завършил сканиране вътрешно, идентифицирайки коя информация принадлежи към основната линия и коя принадлежи към допълнение или шум. Тази способност е по същество способност за планиране, тоест установяване на абстрактна структурна рамка преди извеждане.

Второ, способността за модулно прегрупиране. Той ще класифицира свързаните гледни точки, разпръснати в различни параграфи, в един и същ модул. Тази способност за междусегментна интеграция показва, че моделът има глобална консистенция при обработка на дълъг текст.

Трето, способността за активно коригиране на логическия ред. Действителният изведен конспект често е различен от оригиналния ред на записа. Може да се види, че GLM-5 пренарежда нивата според причинно-следствените връзки или логиката на аргументацията. Това отразява преценка, че „логиката е с приоритет пред оригиналния ред на въвеждане“. Този модел на „първо структура, след това извеждане“ е ядрото на системното инженерно мислене.

Тези два случая, единият е система за визуално взаимодействие в реално време, а другият е система за обработка на медийна информация, изглеждат напълно различни. Но те проверяват едно и също нещо – GLM-5 има пълна способност за затваряне на задачи: планиране → изпълнение → отстраняване на грешки → оптимизация.

В играта с фойерверки това се отразява в разслояването на модулите, оптимизацията на производителността и обработката на изключения; в процесора за запис това се отразява в преценката на темата, структурното разлагане и логическото преструктуриране. Общото между тях е, че моделът не остава на „генериране на резултати“, а поддържа структура, която може да се развива устойчиво.

Продължих да опитвам относително сложна задача, „изграждане на минималистично ядро на операционна система“. В този реален тест. Това, което наистина заслужава внимание, не е, че кодът във видеото в крайна сметка работи, а начинът, по който GLM-5 се държи по време на целия процес.

Той не влезе веднага в състояние на генериране, след като получи задачата, а първо изясни границите на задачата, активно раздели модулите, планира структурата на системата и след това влезе във фазата на реализация. Този път на „структура на първо място“ е по същество инженерното мислене, за което говорихме по-рано – първо дефинирайте как е съставена системата, след това обсъдете конкретни детайли на реализацията, вместо да пишете и сглобявате.

В цикъла на многократно писане, стартиране, грешки и корекции GLM-5 също не показва срив на структурата. Всяка промяна се развива около установената архитектура, вместо да се преобръща или да се правят локални корекции. Това показва, че той поддържа пълен системен модел вътрешно и може да поддържа консистенция в задачи с дълга верига. Много модели са склонни да бъдат противоречиви след удължаване на контекста, докато представянето във видеото отразява способността му да запомня непрекъснато цялостната структура.

И начинът, по който се справя с грешките. Когато възникне грешка, той не остава на повърхностното предположение, че „може да има проблем в ред код“, а първо преценява типа на грешката, разграничава логически проблеми, проблеми на околната среда или конфликти на зависимости и след това планира пътя за отстраняване на грешки. Това е отстраняване на грешки на ниво стратегия, предназначено да поправи пътя на проблема.

Ако се комбинира с извикването на инструменти, тази способност ще бъде по-очевидна. Той не само дава предложения за команди, но също така комбинира активното планиране на изпълнението на терминала, анализирането на регистрите, поправянето на околната среда и след това продължава да напредва със задачата. Това поведение е малко близо до инженерния напредък в стил „автопилот“. Ако целта не е завършена, той продължава да итерира.

Първо планиране, след това изпълнение, поддържане на структурна стабилност в дълги вериги, отстраняване на проблеми по стратегически начин и непрекъснато напредване около целта – комбинацията от четирите основни способности, необходими за системното инженерство, позволява на GLM-5 да започне да показва режим на поведение, близък до начина на работа на инженера.

Защо GLM-5 може да поеме щафетата на „архитекта“?

Ако първата част от реалния тест доказва, че GLM-5 „може да върши сложна работа“, тогава следващият въпрос е: Как може да го направи? Отговорът се крие в целия набор от „инженерни режими на поведение“, скрити зад изхода.

Ключов момент е, че GLM-5 очевидно е въвел механизъм за самопроверка на веригата на мисли, подобен на Claude Opus 4.6.

В реална употреба можете да почувствате, че той не започва веднага да „попълва код“, когато получи задача, а извършва многократни логически дедукции във фонов режим: предвижда отношенията на свързване между модулите, активно избягва пътищата на безкрайния цикъл и открива предварително конфликти на ресурси и проблеми с граничните условия. Директната промяна, донесена от това поведение, е – за да се гарантира, че решението е инженерно обосновано, той е готов да се забави и да помисли за проблема изцяло.

В сложни задачи GLM-5 първо ще даде ясно разлагане на модулите: от кои подмодули е съставена системата, какви са входовете и изходите на всеки модул, кои части могат да бъдат напреднали паралелно и кои трябва да бъдат завършени последователно. След това ги завладява един по един, вместо да пише и мисли едновременно. Това прави начина му на работа по-скоро като истински инженер: първо начертайте архитектурна диаграма, след това напишете детайли за реализацията. Очевидно се чувства, че той има „упоритост да не спира, докато проблемът не бъде решен изцяло“, вместо да завърши привидно правилна част и да приключи набързо.

Тази разлика е особено очевидна в сравнение с традиционните модели за кодиране. В миналото много модели бързо се плъзгаха в познат режим, когато срещнат грешка: извиняват се, повтарят информацията за грешката и дават непроверено предложение за поправка; ако отново се провали, той започва да извежда приблизителни отговори циклично. Подходът на GLM-5 е по-близък до този на опитен архитект. В реалния тест, когато проектът не може да бъде стартиран поради проблеми със зависимостта на околната среда, той не остана на информацията за грешката на повърхността, а активно анализира дървото на зависимостите (Dependency Tree), прецени източника на конфликта и допълнително инструктира OpenClaw да поправи околната среда.

Целият процес е по-скоро като внедряване в стил „автопилот“: моделът не реагира пасивно, а непрекъснато чете регистри, коригира пътища и проверява резултати.

Друга способност, която често се пренебрегва, но е изключително важна в системното инженерство, е пълнотата на контекста.

Прозорецът от милион Token на GLM-5 му позволява да разбере структурата на кода, историческите промени, конфигурационните файлове и регистрите на изпълнение на целия проект в същия контекст. Това означава, че той вече е в състояние да прецени от глобална гледна точка как една промяна ще има верижна реакция върху кои модули. В задачи с дълга верига тази способност директно определя дали моделът е „умен, но късоглед“ или „стабилен и контролируем“.

Като цяло, GLM-5 наистина поема ролята на „архитект“, главно защото започва да мисли за проблемите като архитект: първо планира, след това изпълнява; непрекъснато проверява и непрекъснато коригира; обръща внимание на цялата система, а не на успеха на една точка.

Това е и основната причина, поради която той може да завърши тези системни реални тестови задачи в първата част.

03

Opus в общността с отворен код?

Поставено в екосистемата на големите езикови модели през 2026 г., стойността на GLM-5 се крие повече в това, че той нарушава нещо, което преди това беше почти прието по подразбиране: системният интелект изглежда може да съществува само в модели със затворен код.

Преди това Claude Opus 4.6 и GPT-5.3 наистина проправиха пътя на „Agentic Coding“ – моделът вече не се стреми към незабавна обратна връзка, а завършва наистина сложни инженерни задачи чрез планиране, разлагане и многократно изпълнение. Но цената също е много висока: консумацията на Token за задачи с висока интензивност е изключително висока и пълен системен опит често означава значителни разходи за обаждане.

GLM-5 предлага различно решение тук. Като модел с отворен код, той връща „AI на ниво системен архитект“ от облака и сметките обратно в собствената среда на разработчика. Можете да го разположите локално и да му позволите да отдели време, за да се справи с тези мръсни, уморителни и големи задачи: настройка на регистри, проверка на зависимости, промяна на стар код и допълване на гранични условия.

Това може да се разглежда като структурна промяна в съотношението цена-производителност – интелектът на ниво архитект вече не е привилегия на малък брой екипи.

Ако използваме професионална метафора, за да разберем тази разлика, тя ще бъде по-интуитивна. Модели като Kimi 2.5 са по-скоро като отлични фронтенд инженери с онлайн естетика и силно интерактивно усещане, добри в генерирането на One-shot, визуалното представяне и бързата обратна връзка; докато стилът на GLM-5 е очевидно различен, той е по-скоро като опитен системен архитект, който защитава долната линия и набляга на логиката: обръща внимание на отношенията между модулите, пътищата на изключения, поддръжката и дългосрочната стабилна работа.

Зад това всъщност е ясна професионална еволюция на AI за програмиране – от преследване на Vibe Coding, което „изглежда много готино“, до наблягане на устойчивостта и инженерната дисциплина на Engineering.

По-важното е, че появата на GLM-5 прави концепцията за компания с един човек по-осъществима.Когато един разработчик може да има локално AI партньор, който разбира системния дизайн, може да работи дългосрочно и може да се самокоригира, много инженерни задачи, които първоначално изискваха екип, започват да се свиват до обхвата, контролиран от индивид. В бъдеще GLM-5 има потенциал да се превърне в „цифров партньор“, отговорен за основната инженерна реализация в компания с един човек.